Source: https://ailoot.ai/models/nl/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/ Canonical: https://ailoot.ai/models/nl/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/ Language: nl # NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free) [Markdown](https://ailoot.ai/models/nl/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nl/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/facts.json) ## [NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)](https://ailoot.ai/models/nl/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/) Llama Nemotron Embed VL 1B V2 is het multimodale embeddingmodel van NVIDIA voor informatieopvraging. Het zet tekst, afbeeldingen of gecombineerde documentinvoer om in vectoren en ondersteunt zoeken met tekstvragen in documenten met tabellen, grafieken, tekst en infographics. - [**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/nl/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/#method-0) Over het model Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode. Llama Nemotron Embed VL 1B V2 is het embeddingmodel van NVIDIA voor multimodale informatieopvraging ten behoeve van vraagbeantwoording. Het kan een document als tekst, een afbeelding of een combinatie van beeld en tekst representeren. Een tekstzoekvraag kan vervolgens worden gebruikt om verwante documenten op te halen. Het gepubliceerde profiel ondersteunt documentafbeeldingen met tekst, tabellen, grafieken en infographics en retourneert embeddingvectoren. #### Bereid identificeerbare documentitems voor Houd elke invoer gekoppeld aan het brondocument, de pagina of passage die zij representeert. Bewaar bij een visuele pagina de afbeelding en eventuele begeleidende tekst die erbij hoort. Behoud bij een tekstpassage de titel of het sectielabel wanneer dat helpt om een latere overeenkomst te interpreteren. Die bronidentifiers maken een opgehaald item bruikbaar als onderbouwing in plaats van alleen als numeriek gelijkenisresultaat. Kies itemgrenzen rond het materiaal dat een gebruiker moet vinden. Een grafiek en haar uitleg kunnen bij elkaar horen; niet-gerelateerde pagina's moeten hun afzonderlijke identiteiten behouden. Beoordeel of de invoer leesbaar is en of de tekst of afbeelding de informatie bevat die de beoogde zoekvraag moet ophalen. #### Tekstzoekvragen en vectoropvraging De rol van het model is het produceren van vectoren voor informatieopvraging, met tekst als de zoekvraagvorm die het profiel beschrijft. Houd de zoekvraag en geïndexeerde items in een compatibele embeddingopzet. De toepassing bewaart de vectoren, vergelijkt ze en retourneert de bijbehorende bronitems. Het opgehaalde document blijft het materiaal dat wordt onderzocht of aan een latere antwoordgeneratiestap wordt doorgegeven. Een bruikbare testverzameling bevat de vragen die gebruikers daadwerkelijk stellen en de pagina's die gevonden moeten worden. Beoordeel verkeerde of ontbrekende overeenkomsten tegen de broninhoud en itemgrenzen. Bewaar de volledige documentidentifier bij elke geselecteerde passage of afbeelding, zodat het resultaat in context kan worden gecontroleerd. #### Invoerbudget en het zoekartefact Het gedocumenteerde gehoste profiel vermeldt maximaal 131.072 tokens per invoer. Splits grotere bronverzamelingen in afzonderlijke, gelabelde invoeritems en behoud hun relaties. De vectoruitvoer van het profiel is geen gegenereerd tekstantwoord of transcript; een latere toepassingsfase kan de opgehaalde onderbouwing gebruiken om een vraag te beantwoorden. Een voltooid zoekartefact koppelt de zoekvraag, geselecteerde bronitems en hun identifiers. Behoud het embeddingmodel en de invoervoorbereiding die voor een index zijn gebruikt, zodat latere wijzigingen van wijzigingen in de bronverzameling kunnen worden onderscheiden. **Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free` [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&fmt=embeddings) NVIDIA /`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free` ### Aan de slag Llama Nemotron Embed VL 1B V2 is het multimodale embeddingmodel van NVIDIA voor informatieopvraging. Het zet tekst, afbeeldingen of gecombineerde documentinvoer om in vectoren en ondersteunt zoeken met tekstvragen in documenten met tabellen, grafieken, tekst en infographics. Toegestane invoer Tekst · token\_ids Resultaten embedding ### Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden **Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` Invoertypen `text`, `token_ids` Uitvoertypen `embedding` Context 131.072 tokens Uitvoerformaat json | Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Veld`model` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free | Standaard— | | Veld`input` | Type`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 Voorwaarden: Niet-lege homogene batch. Token-ID’s zijn niet-negatieve gehele getallen. Invoerbudget: Maximum: 131.072 · Teksteenheid: UTF8-bytes · Tokeneenheid: elementen van de token-array | Standaard— | | Veld`encoding_format` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten float | Standaardfloat | | Veld`dimensions` | Type`integer` | VereisteNiet ondersteund | Waarden en limieten Minimum: 1 | Standaard— | | Veld`user` | Type`json_value` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: De bron staat dit JSON-metadataveld toe; de exacte betekenis bij de upstreamprovider verschilt per model. | Standaard— | | Veld`session_id` | Type`json_value` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: De bron staat dit JSON-metadataveld toe; de exacte betekenis bij de upstreamprovider verschilt per model. | Standaard— | | Veld`trace` | Type`json_value` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: De bron staat dit JSON-metadataveld toe; de exacte betekenis bij de upstreamprovider verschilt per model. | Standaard— | | Veld`provider` | Type`object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options geweigerd | Standaard— | Combinaties van invoermaterialen **text\_to\_embedding** Methodeparameters en levenscyclus | Parameter | Contract | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Contractapplication/json | | Parameter`required` | Contractmodel, input | | Parameter`input_shapes` | Contractstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] | | Parameter`encoding_format` | Contractfloat | | Parameter`dimensions_override` | Contractfalse | | Parameter`max_input_budget_units` | Contract131072 | | Parameter`multimodal_objects` | Contractfalse | | Parameter`material_types` | Contracttext, token\_ids | Levenscyclus: `synchronous_json` Bewaar elke vectorindex en dimensie. Een multimodale modelnaam houdt niet in dat afbeeldingsobjecten op dit specifieke pad zijn toegestaan. ### Tarieven Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode. Snelle modus Standaardtarief Wanneer de snelle modus is geselecteerd Flexmodus Standaardtarief Wanneer de modus flex is geselecteerd Maximale redeneerinspanning Standaardtarief Wanneer bij maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt #### Ailoot-tarieven #### Prijzen per configuratie | Configuratie | Tariefstaffel | Kosten | | --- | --- | --- | | ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens **$0** / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens **$0** / 1K tokens Invoer · Cache lezen **—** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven **—** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur **—** / 1K tokens | Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. [Zo werken reservering en afrekening →](https://ailoot.ai/docs/nl/billing/reserve/) ### Voorbeeldverzoeken #### Ailoot Ultra · Embeddings curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free", "input": ["First document", "Second document"]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")})) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.embeddings.create(model='nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free',input=["First document","Second document"]) print(result) for item in result.data:print(item.index,item.embedding) ``` ### Resultaten ophalen en opslaan #### Ailoot Ultra · Embeddings json ##### Alle voltooide resultaten bewaren Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel. Bewaar elke vector met zijn index. Het aantal vectoren moet gelijk zijn aan het aantal invoeritems; de dimensies moeten consistent zijn. ##### Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd Er wordt geen endpoint voor embeddingtaken geïntroduceerd. Antwoordvelden | Veld | Type | | --- | --- | | Veld`object` | Typestring | | Veld`model` | Typestring | | Veld`data[].index` | Typeinteger | | Veld`data[].embedding` | Typefinite float\[\] | | Veld`usage` | Typeobject | Fouten en vervolgstappen | Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap | | --- | --- | --- | | Antwoord400 · `invalid_request_error` | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. | ### Aliasnamen #### Modelaliasnamen **Ailoot Ultra** [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&fmt=embeddings) #### Aliasnamen voor methodepaden Gebruik de hierboven getoonde methodepaden. #### Gerelateerde aanroeper-ID’s [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&fmt=embeddings) FAQ · NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free) Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar? `POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`: `text`, `token_ids` → `embedding` Welke velden gebruikt het verzoek? `POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` Welke limieten gelden? `POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`: `ctx`: `131072`; `input.budget.maximum`: `131072` (UTF8-bytes); `input.min_items`: `1` Verbind Ailoot met Claude Code, OpenCode, Hermes of je eigen applicatie. ## Het bedrijf en zijn projectenportefeuille Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden. ## Koop tokens met korting. Abonnementsvoordeel voor regelmatig gebruik. Promotiecodes geven tot 50% korting op tokens. Abonnement Kies een abonnement met korting voor je terugkerende verzoeken. Promotiecode tot 50% Vul de code bij aankoop in. De prijs wordt volgens de lopende actie herberekend. Kosten in de geschiedenis Model, tokens en bedrag worden per verzoek bewaard. [Kies een abonnement](https://ailoot.ai/docs/nl/billing/subscriptions/) · [Bekijk modelprijzen](https://ailoot.ai/models/nl/) ## Verbind de API met het product dat je verkoopt. SaaS, apps en bots volgens de openbare aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst van Ailoot. Vraag voor doorverkoop een resellerlicentie aan. Commerciële applicatie Voeg tekst-, beeld-, video- en geluidsgeneratie aan betaalde functies van je service toe. Resellerlicentie Stuur een projectbeschrijving en toegangsschema. Vraag schriftelijke voorwaarden voor gebruik en doorverkoop. Documenten op de site Aanbodvoorwaarden, licentieovereenkomst en gegevensbeleid zijn vóór het verbinden beschikbaar. [Vraag een resellerlicentie aan](mailto:support@ailoot.ai) · [Aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=nl) ## Ailoot · Het bedrijf en zijn projectenportefeuille Ailoot bouwt op opgebouwde operationele ervaring, een groot klantenbestand, een stabiele dienst en doorlopende KPI-controle. Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden. Ailoot gebruikt die operationele ervaring voor API-toegang tot AI-functies in klantproducten, agents, applicaties en automatiseringen.